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Enregistrement W4416498951 · doi:10.1188/25.cjon.s1.e20-e27

The Evolution of Interventional Oncology and the Specialized Role of Oncology Nursing

2025· article· en· W4416498951 sur OpenAlexaff
Kimberly Rivera

Notice bibliographique

RevueClinical journal of oncology nursing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensKimberly-Clark (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncology nursingPatient careInterventional radiologyMEDLINEProfessional developmentNurse education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Interventional oncology (IO) is a specialized field that focuses on using minimally invasive, image-guided procedures to support and treat patients with cancer. Oncology nursing has evolved from nurses providing care to also helping navigate the complexities of modern cancer treatment, such as IO. OBJECTIVES: This article explores the evolution of IO, highlighting the role of oncology nurses and emphasizing the importance of specialized education to equip nurses with the necessary knowledge and skills to support patients undergoing IO procedures. METHODS: The article reviews the advancements in IO procedures, including diagnosis, treatment, and supportive care, and assesses the impact of specialized education on nursing practice. Various educational strategies are discussed to enhance nurses' competencies in IO. FINDINGS: Specialized education in IO helps nurses effectively support patients and improve outcomes, ultimately leading to better patient engagement and reduced anxiety. Interprofessional collaboration and continuous professional development aim to maintain high standards of care in the ever-evolving field of IO.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,422 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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